Melaya — Build AI agents for any job. Self-directed agentic platform for research, ops, reporting, and trading you run yourself, with your own exchange account and your approval on every order.

// उपयोग मामला · इन्वेस्टर

हर डील को एक पार्टनर के साथ स्क्रीन करेंजो हर स्रोत उद्धृत करे।

आप एक महीने में 80 से 120 इनबाउंड डेक्स देखते हैं और उनमें से ज़्यादातर आपके इनबॉक्स में मर जाते हैं क्योंकि स्लाइड 4 से आगे पढ़ने का समय नहीं होता। Melaya आपको एक चार-पर्सोना एजेंट टीम देता है जो डेक्स को आपकी थीसिस के विरुद्ध छांटती है, मार्केट मैप चलाती है, दावे को स्ट्रेस-टेस्ट करती है, फाउंडर बैकचैनल स्कोर करती है, और उद्धरणों के साथ IC मेमो ड्राफ्ट करती है। हर मेमो स्रोत स्लाइड, तुलनीय, FRED सीरीज और पेपर का नाम लेता है। आप तय करते हैं कि कौन सी तीन कंपनियों को चेक मिलता है।

पाइपलाइन देखें ↓
01
// आज क्या टूट रहा है

यथास्थिति एजेंट से ज्यादा महंगी पड़ती है।

तीन परेशानियां जो हर सेल्स और BD टीम को हर हफ्ते होती हैं। हर एक वह है जिसके बारे में आपके रेप्स असल में शिकायत करते हैं, न कि वह जो कोई फीचर पेज कहेगा।

  1. 01

    You see 100 inbound decks a month and 70 of them never get past slide 4 because the reading queue keeps growing while the thesis work waits for Friday.

  2. 02

    A founder backchannel takes 6 calls to do right, so you skip it on the borderline deals and pass on the one that later raises a hot Series B without you.

  3. 03

    Last cycle's pass notes live in a Notion you never open, so the same founder pings you again, and you re-research the company from scratch instead of opening last quarter's memo.

02
// पाइपलाइन जो आप बना सकते हैं

कम्पोज़ करें। स्वीकृत करें। रिप्ले करें।

नीचे की हर पाइपलाइन एक आकार है जिसे आप आगे की एजेंट टीम और टूल्स का उपयोग करके कैनवास पर बनाते हैं। यह कोई फीचर नहीं जो हम आपके लिए भेजते हैं, यह एक पैटर्न है जिसे आप कॉन्फ़िगर करते हैं।

P02

Run a category market map

MarketAnalyst lists 15 to 30 comparable companies by funding stage, revenue multiple, and product wedge. The scoped EDGAR and scraping tools restrict reads to public filings and your allowlist, so no unreleased competitive intel ever leaves the run.

03
// एजेंट टीम

रिसर्च और एनालिस्ट एजेंट टीम

research_team एजेंट टीम के असली पर्सोना। हर एक ट्यून्ड सिस्टम प्रॉम्प्ट और डिफॉल्ट टूल अलाउलिस्ट के साथ आता है। कैनवास पर प्रति पर्सोना मॉडल बदलें।

मार्केट एनालिस्ट

MarketAnalyst

फंडिंग राउंड, तुलनीय राजस्व मल्टीपल, ऑन-चेन या प्रोडक्ट उपयोग सिग्नल और बताए गए जोखिमों के साथ नामित TAM सीमा के साथ किसी डील के लिए कैटेगरी रीड बनाता है।

डेटा साइंटिस्ट

DataScientist

प्रति डील एक falsifiable KPI परिभाषा प्रस्तावित करता है, डेक्स के पार कोहोर्ट और रिटेंशन गणित नॉर्मलाइज़ करता है, और छद्म कोड लिखता है जिसे पोर्टफोलियो डैशबोर्ड शेड्यूल पर चला सकता है।

लिटरेचर स्पेशलिस्ट

LiteratureSpecialist

थीसिस का समर्थन या खंडन करने वाले शैक्षणिक और उद्योग अनुसंधान पढ़ता है, प्रतिकृति गुणवत्ता स्कोर करता है, और हमेशा एक ऐसा पेपर सामने रखता है जो डील के विरुद्ध तर्क देता है।

मैक्रो इकोनॉमिस्ट

MacroEconomist

Fed प्रतिक्रिया फ़ंक्शन, DXY ट्रेंड और वेंचर प्राइसिंग और सेक्टर टाइमिंग को प्रभावित करने वाले मैक्रो इवेंट के 30-दिन कैलेंडर के साथ पूंजी चक्र फ्रेम निर्धारित करता है।

04
// स्कोप्ड टूल्स

सिर्फ वे एक्शन जो आप देते हैं।

नीचे हर टूल Melaya बंडल का एक असली साझा टूल है। प्रति एजेंट अलाउलिस्ट करें, राइट्स को HITL-गेट करें, किसी को भी एक क्लिक में रद्द करें।

shared/tools/core/

चारों पर्सोना के लिए सामान्य खोज, स्ट्रक्चर्ड फ़ेच और स्थानीय फ़ाइल पढ़ना। pause_for_human स्पष्ट HITL नोड है जो हर मेमो, सेंड और LP ड्राफ्ट को आपकी स्वीकृति तक रोके रखता है।

web_searchweb_fetchhttp_requestfile_readgrep_searchpause_for_human
shared/tools/sec_edgar_tools/

MarketAnalyst कैटेगरी बेंचमार्क के लिए सार्वजनिक तुलनीय फ़ाइलिंग, S-1 प्रॉस्पेक्टस और इनसाइडर Form 4 डेटा खींचता है। केवल पढ़ें, इसलिए कोई राइट गेट की आवश्यकता नहीं।

edgar_ticker_to_cikedgar_recent_filingsedgar_company_factsedgar_full_text_searchedgar_insider_form4
shared/tools/fred_tools/

MacroEconomist मेमो के हर मैक्रो पैराग्राफ में सीरीज आईडी उद्धृत करते हुए रेट्स, वेंचर फंडिंग सूचकांक और रिलीज कैलेंडर के लिए FRED क्वेरी करता है। केवल पढ़ें।

fred_series_observationsfred_series_searchfred_series_infofred_release_dates
shared/tools/arxiv_tools/

LiteratureSpecialist डील की तकनीकी कैटेगरी में हालिया पेपर स्कैन करता है, प्रतिकृति गुणवत्ता स्कोर करता है, और प्रति थीसिस एक विरोधाभासी पेपर सूचीबद्ध करता है। केवल पढ़ें।

arxiv_searcharxiv_get_paperarxiv_recentarxiv_by_author
shared/tools/openalex_tools/

किसी फाउंडर के पूर्व अनुसंधान या कैटेगरी दावे के आसपास उद्धरण ग्राफ ट्रैक करता है ताकि LiteratureSpecialist किसी पिच के फुटनोट के पीछे मूल काम का नाम ले सके।

openalex_search_worksopenalex_get_workopenalex_work_citationsopenalex_author_works
shared/tools/scraping/

मार्केट मैप के लिए प्रोडक्ट लॉन्च कवरेज, हायरिंग पेज स्नैपशॉट और कैटेगरी न्यूज़ खींचें। प्रति एजेंट आपकी सेट की गई अनुमति सूची तक सीमित, कभी भी ड्राफ्टिंग पर्सोना को राइट टूल नहीं देता।

scrape_pagescrape_linksscrape_structuredfetch_rss
shared/tools/social_linkedin/

फाउंडर बैकचैनल लक्ष्य, पूर्व नियोक्ता कनेक्शन और ऑपरेटर संदर्भ के लिए LinkedIn खोजें। इस बंडल में केवल पढ़ें, कोई राइट टूल नहीं दिया, इसलिए आपके बिना कुछ भी किसी संदर्भ को DM नहीं कर सकता।

linkedin_searchlinkedin_resolve_profilelinkedin_browse_feed
shared/tools/knowledge/

पिछले मेमो, पास नोट्स, फाउंडर अपडेट और आपके थीसिस दस्तावेज़ से प्रति-वर्कफ़्लो नॉलेज स्टोर बनाएं। स्टैटिक संदर्भ, rag_retrieve और क्रॉस-रन मेमोरी को शक्ति देता है।

build_knowledgebuild_knowledge_from_textbuild_knowledge_from_file
05
// तीन नॉलेज लेयर

एजेंट टीम वही पढ़ती है जो आप देते हैं।

हर पाइपलाइन नॉलेज एक्सेस की तीन लेयर के साथ आती है। कैनवास पर प्रति एजेंट मिलाएं और मैच करें। किसी दूसरे टेनेंट के साथ साझा वेक्टर स्पेस नहीं, कोई अचानक रीड नहीं, कोई अपारदर्शी रिट्रीवल नहीं।

L1

स्टैटिक कॉन्टेक्स्ट

includeContext

प्रति-पाइपलाइन दस्तावेज़ जो हर रन पर खास एजेंटों के इनपुट में जोड़े जाते हैं। ICP ब्रीफ, प्लेबुक, प्राइसिंग शीट, या जीते हुए डील का ईमेल कॉर्पस। जो कुछ भी एजेंट के सोचने से पहले वहां होना चाहिए। आप तय करें कि कौन सा पर्सोना कौन से दस्तावेज़ पाए।

L2

RAG रिट्रीवल टूल

rag_retrieve

प्रति-एजेंट दिया गया एक स्कोप्ड टूल। जब एजेंट को ज्यादा गहराई चाहिए, तो वह मांग पर वर्कफ़्लो के वेक्टर स्टोर को क्वेरी करता है। स्टैटिक कॉन्टेक्स्ट जैसा ही नॉलेज बेस, केवल तब एक्सेस होता है जब मॉडल मांगे।

L3

क्रॉस-रन मेमोरी

pipeline_memory

पाइपलाइन-स्तर की स्थिति जो एक रन से अगले तक जाती है। कल की रिसर्च आज के फॉलो-अप के दायरे में है। एजेंट टीम याद रखती है कि पहले से क्या प्रोस्पेक्ट किया, क्या मंजूर हुआ, क्या भेजा गया। ऑडिट लॉग दूसरे दर्जे का नॉलेज बेस है।

07
// FAQ

सवाल जो हमें हर हफ्ते मिलते हैं।

Will the agent send notes or commitments to founders on its own?

No. Every outbound write, every IC memo export, and every LP report stops at a HITL gate. The crew prepares the deal screen, the reference plan, and the draft memo. You approve before anything reaches the founder, your partners, or your LPs.

Can the agents reason over my deal flow, CRM, and past memos?

Three ways. Static context attaches your thesis, check size band, and stage filter to every persona on every run. The rag_retrieve tool lets MarketAnalyst and LiteratureSpecialist pull from past memos, founder updates, and prior diligence files on demand. Cross-run memory means last quarter's pass on a company is in scope when the founder pings you again.

Is this an Affinity alternative or a Harmonic alternative?

It sits next to them. Affinity holds your relationship graph, Harmonic surfaces companies before they fundraise. Melaya is the reasoning layer that screens the deck, runs the market map, scores the founder backchannel, and writes the cited memo, while Affinity stays the system of record.

How does this compare to PitchBook, Tracxn, or Crunchbase?

PitchBook, Tracxn, and Crunchbase are data feeds and search surfaces. Melaya treats them as scoped tools any persona can call, then composes a workflow on top that runs MarketAnalyst, DataScientist, and LiteratureSpecialist on a schedule and writes the brief with sources cited inline.

Is this overkill if I am a solo angel or a one person syndicate lead?

No. The crew runs as 4 personas on a canvas, not 4 seats on a SaaS. A solo angel typically uses the deck triage workflow and the founder backchannel workflow, skips portfolio KPI and LP letter pipelines, and pays for one tenant. The same canvas grows when you raise a fund vehicle.

How do we keep the memo from sounding like AI?

Drafts cite specific paragraphs from the deck, FRED series ids for macro claims, arXiv or SSRN identifiers for category research, and named operators from the reference list. LiteratureSpecialist must surface one contradicting paper per thesis, so the tone reads as a working partner note instead of a confident summary.

Which models can I run the crew on?

Any. Claude on LiteratureSpecialist and the memo synthesizer where long context and reasoning quality earn the cost, GPT on DataScientist for KPI code drafting, a local Ollama on MarketAnalyst when the data room contents cannot leave your machine. Each persona picks its own model.

How fast can I get the first pipeline running on inbound decks?

With a Gmail inbox and a Google Drive folder connected, the deck triage workflow is a 4 node canvas: ingest deck, score against thesis, draft pass or pursue note, stage for your review. Most investors ship it in a working session and clear the first 20 deck backlog the same day.

Can I audit exactly what the agent decided and why?

Every run logs every tool call, every retrieved chunk, every model invocation, and every approval. Replay any run to see which deck slide, which FRED series, which paper, and which reference call drove the verdict. The audit log is the IC memo trail.

Can I restrict which agents can read the data room?

Yes. agent_tools allowlists are scoped per persona, so MarketAnalyst can read public filings while only the deal lead persona holds the scoped reader for the founder data room. The canvas shows the gate before a run starts.

Melaya पर वीसी, एंजेल और इन्वेस्टमेंट एनालिस्ट पाइपलाइन बनाएं।

Sandbox टियर बिना कार्ड के मुफ्त है। प्रतीक्षा सूची में जुड़ें और स्लॉट खुलते ही हम आपको ईमेल करेंगे।

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